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@kk2syc 还用找档案室么,每年政府那么多发文、官媒那么多社论,挑几篇看看也就知道了。

我大概知道你想说什么,但说真的,你会觉得部分申论言之有物,纯粹是真正言之有物的东西看得太少了。
@kk2syc 首先你必须明白一点,申论本来就是一眼假大空的东西,就是因为这样我才说它适合 LLM 。

其次,不要因为你自己不用使用 LLM ,就觉得 LLM 能力不行。简单来说,用 LLM 写出好的申论,你需要同时会写申论,并且会用 LLM 。这两点缺一不可。
@kk2syc 申论对大模型来说是最容易的……要拿高分可能得做下定向的调校,只是想拿普通人的分数那太简单了。
@coderluan 这种例子本来就不需要是真的(虽然它确实是),只要以这个前提进行演绎就行。我只是在用例子说明统计学偏差是怎么回事,你却去纠结我举的例子是真是假,这不是扯远了么😂
7 天前
回复了 jsjcjsjc 创建的主题 问与答 关于 AI 生成英语例句的问题
@jsjcjsjc 对呀,每个请求把你的 prompt 发一遍,丢前置 prompt+需要生成例句的单词让它生成例句,然后把所有生成结果汇总一下就好了。
7 天前
回复了 jsjcjsjc 创建的主题 问与答 关于 AI 生成英语例句的问题
这不是模型的问题,而是这种长上下文的任务就不适合放在一个 prompt 中完成,最好拆分成多次交互。

反正你的例句之间也没有相互依赖,完全可以并行完成。
@coderluan 我一开始说的就是这个,甚至告诉了你为什么不科学,是你非不信,非要扩大。
@coderluan 按你这个说法,统计局的数据也不可信。他们也不贴原始数据、数据搜集方式、统计方式等等。

这种问题用“是或否” 的简单方式去回答毫无意义。不要尝试把复杂的问题做过度简化,只会陷入非黑即白的二极管。
@coderluan 首先我举的就是统计数据而不是新闻。其次,再准确的统计数字,能说明的也只是相关性,而不是因果关系,但现在对于“女性就业是否更难”,实质上是一个因果关系的讨论;而最后,正是因为你说的样本无限可分带来的偏差,如果你没有一点对事实的 insight ,那你连正确的相关性结论都总结不出来。

我不是说统计数字没意义,但它的意义比你想的小得多。
@wulin2008 前 5 年没有收益,按均摊来算,存 10 年只有 1.75%,要存 30 年才能达到 3%的收益。

什么定存这么坑人啊
@jaylee4869 mac 能玩的游戏只是不如 windows 多而已,实际游戏数量足够畅玩一辈子了。

我甚至怀疑 mac 上能玩的游戏数量会比 PS 平台更多一些。
@coderluan 这种数据的参考意义没那么强。

我举个例子:统计数据中,男司机的严重事故率显著高于女司机,那么这能说明男司机驾车更容易出现严重事故吗?

统计数字只是统计数字,不是真相。
7 天前
回复了 Gesar 创建的主题 NAS 要保证数据安全,冷储存比 nas 更好
很少有人说数据安全的时候,会考虑别人能物理接触到设备吧

除非是藏违法证据账本什么的
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